[发明专利]倾斜摄影三维建筑物模型自动单体化算法

说明书

技术领域

本发明涉及倾斜摄影数据单体化操作技术领域，具体是指一种实现倾斜摄影三维建筑物模型自动单体化操作的算法。

背景技术

单体化是相对于倾斜摄影数据特点而言的，指的是我们想要单独管理的一个个对象，且是可以被选中的实体；即用鼠标点击独立的一个对象时可以高亮显示，可以附上属性信息。只有具备了单体化的能力，数据才可以被管理使用，而不仅仅是被用来浏览查看。对于人工建模而言，如3Dmax建的模型，单体化是一件很容易实现的事情。即在人工建模的过程中，自然会把需要单独管理的对象制作为单独的模型，与其它对象分离开。

对于倾斜摄影数据而言，它是连续的一张“皮”，所有地物都是连续的整体，不是分隔开来的。其建模机制在于首先从所拍摄的影像像对中生成稠密的点云，然后对点云进行抽稀，再构建三角网，最后贴上贴图。在这个过程中，是没有人工干预的。当前的建模算法并不会把建筑、地面、树木等地物区分出来，因此构建出来的是一个连续的Tin网。对于这样的数据，本身是无法选中单个建筑的，需要进行一定的中间处理才能实现单体化。而对于大多数实际应用而言，是需要能对建筑等地物进行单独的选中、赋予属性、查询属性等基本的GIS操作。因此，单体化成为倾斜摄影模型在GIS应用中绕不过的一个坎，是必须要解决的问题。

目前，倾斜摄影数据单体化有3种解决思路。第一种最直观的思路，就是用建筑物、道路、树木等对应的矢量面，对倾斜摄影模型进行切割，即把连续的三角面片网从物理上分割开，从而实现单体化。我们可以称之为“切割单体化”。第二种利用三角面片中每个顶点额外的存储空间，把对应的矢量面的ID值存储起来；即一个建筑所对应的三角面片的所有顶点，都存储了同一个ID值，从而实现在鼠标选中这个建筑时，通过判断ID值，将该建筑物呈现出高亮的效果，这个可以称之为“ID单体化”。第三种是在三维渲染的时候，动态的把对应的矢量面叠加到倾斜摄影模型上，通过间接的方式，矢量面范围内的建筑等物体高亮显示，从而实现可被单独选中的效果，这种由于是渲染时动态呈现的，可以称之为“动态单体化”。

本发明提出的单体化算法属于动态单体化范畴。目前传统的建筑物矢量底面的获取是通过已有DLG数据进行配准，此方法是最省事的，不过需要有数据基础。还有一种是通过对正射影像进行人工的矢量化方式来获取。自动化提取现在是一种新兴的获取方式，代表着未来的方向。

发明内容

本发明提出一种倾斜摄影三维建筑物模型自动单体化算法，可以克服传统单体化方式建筑物底面获取的缺陷，提高获取效率。提供自动提取建筑物轮廓线并结合GPU编程实现倾斜摄影数据单体化操作。

本发明的技术方案是这样实现的：

倾斜摄影三维建筑物模型自动单体化算法，其包括以下步骤：

S1)从原有的倾斜摄影数据生成出点云数据，对点云数据进行预处理，剔除无效点；

S2)将三维点云映射到二维平面；

S3)根据点云数据范围建立相应的平面网格，对点云数据平面网格进行快速遍历，计算每个网格的点密度，根据网格的点密度确定网格是否在轮廓线上；

S4)从平面网格里提取出建筑物轮廓线；

S5)结合GPU的可编程渲染管线，实现将轮廓线范围内的建筑物高亮显示。

上述技术方案中，步骤S3)中所述计算每个网格的点密度，具体为：

网格大小由最小包围矩形和总点数共同确定，由此计算每个网格的点密度。

上述技术方案中，步骤S3)中所述根据网格的点密度确定网格是否在轮廓线上，具体为：

给每个网格赋予0或1的的属性，1表示在建筑物轮廓线上，0表示不在建筑物轮廓线上。

上述技术方案中，所述步骤S4)具体为：

从平面网格根据网格属性依据边界跟踪算法提取出建筑物轮廓线。

上述技术方案中，步骤S5)具体包括：

将提取出的建筑物轮廓线的节点坐标保存在数组里，并将数组里的元素传入片段shader里，在片段shader里编写着色器程序，判断点是否在多边形内。

本发明的倾斜摄影三维建筑物模型自动单体化算法，实现了倾斜摄影数据单体化过程中建筑物矢量底面的自动提取，显著提高了倾斜摄影数据建筑物矢量底面的获取速度，降低了人力成本，推动了倾斜摄影数据的应用。

附图说明